RAGFlow知识库问答与操作指导。调用RAGFlow知识库API实现智能问答，并基于返回结果提供Agent操作建议。支持流式输出，需耐心等待完整响应生成。用户提出技术问题、故障排查、操作指导或需检索知识库时触发此技能。适用于容器/Docker问题、系统运维、开发相关问题等场景。
RAGFlow知识库问答Skill
功能概述
RAGFlow知识库问答Skill是一项面向实际任务的技能，主要用于此skill通过调用RAGFlow知识库API，为用户提供智能问答和操作指导；API使用流式输出（Stream）方式返回结果，需要耐心等待完整响应生成 （通常5-10秒）；
核心要点
- 步骤1: 识别问题类型；
- 判断用户的问题是否适合通过知识库查询：；
- 技术问题（容器、Docker、Kubernetes等）；
使用与执行
系统运维问题；其他需要专业知识库的场景。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
结果检查与注意事项
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
RAGFlow知识库问答Skill
概述
此skill通过调用RAGFlow知识库API，为用户提供智能问答和操作指导。API使用流式输出（Stream）方式返回结果，需要耐心等待完整响应生成（通常5-10秒）。
工作流程
步骤1: 识别问题类型
判断用户的问题是否适合通过知识库查询：
- 技术问题（容器、Docker、Kubernetes等）
- 系统运维问题
- 故障排查
- 操作指导
- 其他需要专业知识库的场景
步骤2: 调用RAGFlow API
使用scripts/query_ragflow.py脚本查询知识库：
标准查询（适合正常使用）：
python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "用户的问题"
调试模式（查看详细信息）：
python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "用户的问题" -v # 或 python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "用户的问题" --verbose
步骤3: 等待流式响应
重要提示：
- RAGFlow API使用流式输出，响应需要时间生成
- 无新数据超时：15秒（给流式生成足够时间）
- 最大总超时：60秒
- 请求超时：120秒
- 通常5-10秒能完成，复杂问题可能更久
脚本会显示进度点（.）表示正在接收数据，请耐心等待。
步骤4: 处理返回结果
API返回结果包含：
- 助手回复：完整的AI生成答案
- 引用文档：知识库中相关的文档来源
- 统计信息：处理行数、数据块数量、耗时
步骤5: 总结和操作建议
根据返回结果：
- 直接回答: 如果是简单问题，直接总结答案
- 操作指导: 如果问题涉及具体操作（如容器挂了），提供步骤化的操作建议
- 建议执行agent操作: 如果建议使用其他agent工具，明确指出
API配置
基本信息:
- API地址:
http://172.28.20.46:30001/v1/conversation/completion - 认证方式: Bearer token + Cookie session
- 输出方式: Server-Sent Events (SSE) 流式输出
请求格式:
- 方法: POST
- Content-Type: application/json
关键参数:
conversation_id: 会话ID（使用固定ID保持对话上下文）messages: 对话历史数组，每个消息包含：role: "user" 或 "assistant"content: 消息内容id: 消息唯一标识
使用示例
示例1: 容器故障排查
用户: 容器挂了怎么办 → 调用API查询"容器挂了怎么办" → 等待约6秒，接收完整流式响应（94行数据） → 返回故障排查步骤并引用文档 → 总结操作建议：直接删除容器，重新创建并加版本号
实际执行：
python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "容器挂了怎么办" # 输出： [查询] 容器挂了怎么办 ......................................................................... # 完整答案 如果容器挂了，你需要直接删除这个容器，然后重新创建一个新的容器， 并且给新容器的名字后缀加上一个版本号[ID:0]。 [引用文档] - 运维测试文档.doc -------------------------------------------------------------------------------- [成功] 查询完成 (耗时: 6.19秒)
示例2: 技术知识查询
用户: Docker网络模式有哪些？ → 调用API查询"Docker网络模式" → 等待流式响应 → 返回bridge、host、overlay等模式的说明 → 总结并简要说明各模式特点 → 如果知识库没相关内容，返回"知识库中未找到您要的答案！"
示例3: 需要执行agent操作
用户: 怎么查看容器日志？ → 调用API查询"查看容器日志" → API返回使用docker logs命令的方法 → 总结：使用`docker logs`查看日志 → 建议用户提供容器名称，使用exec工具执行命令
超时配置说明
脚本已针对流式输出优化超时配置：
| 参数 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
STREAM_NO_DATA_TIMEOUT |
15秒 | 无新数据则认为完成（给流式生成足够时间） |
STREAM_MAX_TIMEOUT |
60秒 | 最大总等待时间（防止无限等待） |
| 请求超时 | 120秒 | HTTP连接超时 |
如果超时：
- 使用调试模式（-v）查看详细信息
- 检查网络连接到RAGFlow服务器
- 确认API服务状态
调试模式
使用-v或--verbose参数获取详细调试信息：
python3 /home/onestack/.openclaw/workspace/ragflow-kb/scripts/query_ragflow.py "测试问题" -v
调试信息包括：
- 完整的请求URL和参数
- 响应状态码
- 数据接收过程
- 处理的行数、数据块数量、耗时
- 完整的JSON响应
注意事项
- 流式输出等待: RAGFlow使用流式输出，需要耐心等待，不要提前终止
- 会话管理: conversation_id可以复用，保持对话上下文
- 错误处理: 如果API调用失败，检查网络连接和API服务状态
- 结果总结: 不要只是复制返回结果，要进行总结和提炼
- 操作建议: 当API返回包含操作步骤时，转化为可执行的命令或明确指引
- 安全性: API认证信息已固化在脚本中，注意不要泄露
扩展使用
对于需要agent执行的命令：
- 明确告知用户可以执行的命令
- 如果用户确认，使用exec工具执行
- 反馈执行结果
对于需要多次查询的复杂问题：
- 拆分为多个子问题
- 逐步查询和确认
- 最后整合完整答案
故障排查
API请求失败
# 测试连接 curl -I http://172.28.20.46:30001/v1/conversation/completion # 查看详细错误 python3 scripts/query_ragflow.py "测试" -v
认证失败
- 检查Authorization token是否过期
- 检查session cookie是否有效
- 查看HTTP状态码（401/403表示权限问题）
返回"知识库中未找到"
- 知识库确实没有相关内容
- 或者检索关键词匹配不上
- 尝试更换问题描述方式
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